近年の人工知能の革新的な進歩は、ディープラーニングが主役です。ディープラーニング(深層学習)は、層の深いニューラルネットワークを用い、機械(マシン)と呼ばれるコンピュータ上のプログラムに学習をさせることです。じつは、そのプログラムの構造や学習の仕組みには、脳科学の方法に加えて、物理学の方法も用いられています。近年、人工知能と物理学との関係に関わる研究が大変進歩してきました。これは、物理学という学問の発展が、「逆問題を解く」ということに起因しており、ディープラーニングはまさに逆問題を解くからです。講座では、ディープラーニングと物理学について、一つずつ見ていくことにします。窓口でお手続きされる方は、受付でお渡しするチラシをご確認ください。コウジ)1973年生まれ、大阪育ち。経て2012年より現職。場の理論の数理を用いて、素粒子論を中心にさまざまな物理学の現象と数理構造を対象にした研究を行う。超ひも理論をパパに習ってみた』(大阪大学出版会)など。近年の人工知能の革新的な進歩は、ディープラーニングが主役です。ディープラーニング(深層学習)は、層の深いニューラルネットワークを用い、機械(マシン)と呼ばれるコンピュータ上のプログラムに学習をさせることです。じつは、そのプログラムの構造や学習の仕組みには、脳科学の方法に加えて、物理学の方法も用いられています。近年、人工知能と物理学との関係に関わる研究が大変進歩してきました。これは、物理学という学問の発展が、「逆問題を解く」ということに起因しており、ディープラーニングはまさに逆問題を解くからです。講座では、ディープラーニングと物理学について、一つずつ見ていくことにします。窓口でお手続きされる方は、受付でお渡しするチラシをご確認ください。コウジ)1973年生まれ、大阪育ち。経て2012年より現職。場の理論の数理を用いて、素粒子論を中心にさまざまな物理学の現象と数理構造を対象にした研究を行う。超ひも理論をパパに習ってみた』(大阪大学出版会)など。